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Python 因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点,使其成为学习人工 智能的编程语言。《NumPy 数据处理详解――Python 机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就 从 Python 中经常使用的 NumPy 库的基础知识入手,讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代, NumPy 因其包含大量的数学函数,能够处理多维数组,而且处理速度堪比 C 语言,所以 NumPy 也成 为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了 NumPy 基础知识、NumPy 与数组 操作、NumPy 数学函数的应用和 NumPy 机器学习编程方法,特别适合机器学习工程师、数据科学家、 人工智能开发相关人员系统学习 NumPy 使用方法,或将此书作为案头手册,随时翻阅查看。
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适读人群:NumPy经常作为Python的基础软件库使用,任何学Python编程的读者几乎都需要掌握NumPy的使用方法,是机器学习工程师、数据科学家、数据分析师和科研人员都需要掌握的Python软件库。 内容丰富:全面系统地讲解NumPy的使用方法,涵盖NumPy数组操作、NumPy数学函数应用和NumPy机器学习编程等知识。读者可将此书作为案头手册,随时查阅。 通俗易懂:用通俗易懂的语言、详细介绍了大数据时代,NumPy在机器学习和数据科学中的高性能计算方法,读者可快速学会。 代码演示:用大量代码对知识点进行演示,Ipython交互式执行环境让结果可视化,可让学习更简单。还以案例的形式介绍了NumPy在机器学习中的应用,包括基础篇、理论篇、实践篇,以及深度学习篇、文字识别篇和强化学习篇。 装帧讲究:全文双色,让学习过程不枯燥,版面设计精美
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大数据、人工智能时代,无论是市场分析、企业决策制定,还是机器学习、深度学习等,数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者,用浅显易懂的语言,结合简洁的代码示例,详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容: 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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